Projekt:FE Auswerteverfahren 1/Schnee/Methoden/Optische Verfahren/MODIS
MODIS
Bearbeiten MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) – Instrumente werden seit dem Start der ersten 
EOS (Earth Observing System) – Mission der NASA 1998 genutzt, um tägliche Karten der Schneebedeckung zu erstellen. Die Veröffentlichung erfolgt durch das U.S. National Snow and Ice Center (NSIDC) (Klein (1998)).
MODIS bietet eine bessere räumliche Auflösung, als auch mehr Spektralkanäle im Vergleich zu den anderen optischen Systemen AVHRR und OLS. Um die Schneeflächen von anderen Landoberflächen abzugrenzen, werden zwei Eigenschaften genutzt (Klein (1998)):
- hohe Reflektivität im Sichtbaren (MODIS Band 4)
- niedrige Reflektivität im nahen Infrarot (MODIS Band 6)
| Band Number |
Bandpass (nm) |
Nadir Resolution (m) |
|---|---|---|
| 1 | 620-670 | 250 |
| 2 | 841-876 | 250 |
| 3 | 459-479 | 500 |
| 4 | 545-565 | 500 |
| 5 | 1230-1250 | 500 |
| 6 | 1628-1652 | 500 |
| 7 | 2105-1652 | 500 |
Algorithmus
BearbeitenDie Erkennung von Schnee baut auf der vorherigen Anwendung eines Algorithmus zur Wolkenerkennung auf (Riggs and Hall (2002)). Der automatisierte MODIS Schneekartierungsalgorithmus benutzt anschließend MODIS Band 4 und 6 um den normalisierten Diffrenzen-Schneeindex (NDSI) zu berechnen (Hall et al. (2002)):
In wenig dicht bewaldeten Regionen wird dabei Schnee kartiert falls der NDSI größer oder gleich 0.4 und die Reflektivität des MODIS Bands 2 >11% ist. Das zweite Kriterium ist dabei notwendig um Schnee von Wasserflächen unterscheiden zu können, die ebenfalls hohe Werte des NDSI produzieren können (Klein (1998)).
Ist die Reflektivität des MODIS Bands 4 jedoch <10% wird der entsprechende Pixel keinesfalls als Schnee identifiziert auch wenn die übrigen Kriterien erfüllt sind. Dadurch soll verhindert werden, dass sehr dunkle Flächen fälschlicherweise als Schnee identifiziert werden. Dies ist notwendig, da der Nenner des NDSI bei kleinen Reflektivitäten sehr klein wird und geringfügige Anstiege im sichtbaren Wellenlängenbereich den NDSI stark erhöhen (Hall et al. (2002)).
Um bewaldete Gebiete auszugrenzen, wird der NDVI genutzt. Für die Berechnung werden MODIS Band 1 und 2 genutzt. Kombiniert mit dem NDSI kann der NDVI dann genutzt werden um Schnee in bewaldeten Gebieten zu identifizieren. (siehe www.nsidc.org) Wenn der NDVI Werte um 0.1 annimmt, wird der entsprechende Pixel als Schnee identifiziert auch wenn der NDSI < 0.4 ist (Hall et al. (2002)).
Ab 2001 wurde der Algorithmus durch die Einführung einer so genannten „Thermal Mask“ ergänzt. Dabei wird die Oberflächentemperatur genutzt, um warme Flächen mit schneeähnlichen Spektraleigenschaften nicht fälschlicherweise als Schnee zu identifizieren (Riggs and Hall (2002)).
Produkte
BearbeitenDie MODIS-Produkte werden durch das NSIDC ausgewertet und veröffentlicht und können auf http://nsidc.org/NASA/MODIS bestellt werden. Es handelt sich dabei um eine Produktsuite, eine Kette von untereinander abhängigen Einzelprodukten. Die Qualität und Genauigkeit der einzelnen Produkte hängt dabei wesentlich vom Eingangsprodukt ab. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die zur Verfügung stehenden Produkte (Riggs et al., (2006)):
| Earth Science Data Type (ESDT) | Product Level | Nominal Array Dimensions | Spatial Resolution | Temporal Resultion | Map Projection |
|---|---|---|---|---|---|
| MOD10_L2 | L2 | 1354km x 2000km | 500m | swath (scene) | none |
| MOD10L2G | L2G | 1200km x 1200km | 500m | day of multiple coincident swaths | sinusoidal |
| MOD10A1 | L3 | 1200km x 1200km | 500m | day | sinusoidal |
| MOD10A2 | L3 | 1200km x 1200km | 500m | 8 days | sinusoidal |
| MOD10C1 | L3 | 360° x 180° (global) | 0.05° x 0.05° | day | geographic |
| MOD10C2 | L3 | 360° x 180° (global) | 0.05° x 0.05° | 8 days | geographic |
| MOD10CM | L3 | 360° x 180° (global) | 0.05° x 0.05° | month | geographic |
--Sebbo 19:26, 22. Aug. 2007 (CEST)